人工智能，亦稱為AI，絕對是最近幾年最夯的科技名詞之一。無論什麼創業項目、科技發明、或者較新穎的產品服務，只要沾上「AI」，立馬給人為之一亮的神秘感。在金融投資界，AI也引起了投資者們廣泛的關注和興趣。
普遍的想法是：既然AI會機器學習，且可以大量吸收金融市場豐富的歷史資料，豈不就能透過AI的力量，做到基金經理人無法達到的選股境界與速度嗎？是不是應該讓它像基金經理人一樣，去操盤挑選下一個大漲的股票，幫助投資者們帶來更好的投資報酬？
理論上來說，透過AI運算去選股投資，有很強的話題性和吸引力。
AI運算的優勢有3個
優勢1：強大運算能力與數據分析
基於超級計算機強大的資料處理能力，可以在短時間內完成海量數據演算和分析。例如2017年成立發行的全球首檔人工智能選股主動型ETF——人工智慧動力股票主動型ETF（編按：基金全名為AI Powered Equity ETF，交易所代碼：AIEQ），該ETF的投資策略基於EquBot公司開發的量化模型生成，EquBot使用的投資模型由IBM Watson超級計算機提供技術支持，主打相當於1,000名研究分析師、交易員和量化團隊組成的全天候工作，每天進行分析新聞、社群媒體、行業和分析師報告、6,000多家美國公司的財務報表、技術、宏觀、市場數據等方面的數百萬個數據點。
優勢2：投資決策不受人為干擾
AI基金的投資決策都是由電腦決定，中間不受人為干擾。在過去十幾年，有愈來愈多領域被人工智慧顛覆，例如超級電腦深藍（Deep Blue）在很多年前就已經戰勝人類象棋大師，後來Google的Alpha Go又戰勝了人類圍棋冠軍李世乭。
依循相似的邏輯，大家肯定會相信，有學習能力的機器也很有可能在金融市場中戰勝以人為主的基金經理。
優勢3：人們對AI的投資期許
大量的學術研究表明，金融市場的效率程度不斷提高，能夠持續擊敗市場大盤的基金經理人微乎其微。平均而言，能夠持續5年戰勝市場的基金經理人不到20%，能夠持續10年戰勝市場的基金經理人不到10%，也就是超過90%的基金經理人長期無法打敗大盤。
因此不管是一般散戶還是機構法人，大家都渴求更厲害的工具可以獲取超額報酬，如果有這樣新的工具被證明可以持續擊敗大盤指數，創造超額報酬，不但更具話題性更可以創造資產管理界另一波高峰。
這也是為什麼，AIEQ ETF從2017年開始上市就受到極大關注，成立後短短幾個星期內，就募集了7,000多萬美元，截至2019年底，光美國的基金市場就發行了15檔由AI操盤的基金（含ETF，但不含主打投資於AI產業領域的產業型ETF）。
除了資產管理界已風行AI操盤外，全球已有大量新創企業投入這領域，目前包括全球最大對沖基金橋水（Bridgewater），知名的量化交易公司文藝復興（Renaissance Technologies）、Two Sigma都推出讓AI參與操盤的對沖基金。
台灣目前在法規上的限制，實務上尚未開放AI操盤，部分資產管理公司僅將AI導入分析與標的篩選的流程，並無做成直接決策的工具。
AI相關的基金或ETF值得投資嗎？
儘管AI在各領域風行，將是下一世代產業轉型的重要引擎，但在財金領域恐怕還是處處碰壁。
從AI基金績效就能看出些跡象。
圖1：AIEQ與VOO的績效比較
全球第1檔AIEQ ETF誕生的2017年10月18日算起，截止2022年12月31日，該AIEQ ETF的累計總報酬為29.5%，年化報酬為5.13%，同期標普500指數的總報酬為63.2%，年化報酬9.94%。也就是說在差不多5年時間，AIEQ ETF落後標普500指數33.7%左右，平均每年落後4.8%左右。
此外，從2022年熊市的表現觀察，AIEQ ETF當年度為-31.9%，而同期標普500指數為-18.2%，因此在風險與下檔保護上，AI基金的表現目前沒有看出特別厲害之處。
學術界怎麼看AI投資？
首先，到目前為止，並沒有證據表明AI選股和傳統選股的策略有本質上的不同，研究顯示，AI基金投資策略的核心，無非也是基於動能、市值、流動性、波動這樣的因子進行選股，和目前市場上主流的選股策略並沒有什麼大不同。
其次，研究也發現，AI基金的一個秘密武器就是背後的超級強大即時運算能力，有別於一般人腦的基金經理人。但基於強大運算能力的交易策略，一定會帶來更高與快速的交易頻率，才能比別人更快的捕捉到稍縱即逝的交易信號。
可惜的是，在現實世界裡，每筆交易都是有成本的，AI投資策略能否在交易頻率，和交易成本間找到最適平衡點，為投資者帶來更高的投資報酬，絕對是一大挑戰。
曾有研究人員專門統計從2017年到2019年年底共15檔主打AI操盤的基金與ETF，並仔細檢驗了這些基金的歷史業績。實際結果，這些基金和ETF並沒有戰勝市場，同時也沒有體現出明顯的選股能力和擇時能力。
投資AI基金前請先三思
大家在投資基金或ETF時，請盡量避免追逐熱門主題或概念。
回顧過去，幾乎每一年，都會有一些熱門的投資主題與概念讓投資人衝動投資，比如大數據、雲端、人工智能AI、電動車、元宇宙等…，這些概念的統一特點是：它們聽上去非常炫，不易了解，好像非常高科技且是未來趨勢，但卻很少有投資人能真正搞懂這些產業是如何運作。
同時，由於它們是比較新的金融商品，鮮少有回測績效可以檢驗，僅由基金公司做的銷售DM可以參考，但通常裡面的資訊都是為了銷售而美化，像這種投資人不易了解，同時又沒有可靠歷史績效的投資商品，我們絕對要避而遠之，寧可少賺也不要大賠。
如果新發行的ETF所追蹤的指數成立日期太短，基本上你看到的回測數據大多是模擬的，金融市場每次發生的變化都不一樣，所以這些模擬的數據參考就好或是可以不予理會，因為「Garbage in, Garbage out」（意指垃圾數據輸入，輸出的數據也是垃圾），沒有經過較長時間市場驗證的績效表現，真的要盡量避開。
銷售警語上我們也可以常常看到，過去績效不代表未來，這句話是最容易被忽略卻是最真實的叮嚀。
投資大師約翰．柏格曾說 : 「單純根據過去的績效來買進基金，是一個投資人所能做的最愚蠢的事。」
我們必須切記，基金公司只是一個賣產品的公司，他為了讓產品賣得好，可以發行許多績效模擬非常漂亮的產品，吸引你的眼球與興趣，但他不會對你投資後的報酬率負責，因為他已經達成目的，而你落入了投資上的陷阱。
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理財W實驗室/黃御維 Wilson
我是一名證券分析師，目前任職於阿爾發投顧，個人投資經驗超過9年，接觸過各種金融商品與投資工具，也遇過市場的大小風浪，我創立「理財W實驗室」是希望傳達更多正確的投資觀念與想法給你，希望你能因為的文章或是簡單的一兩句話，減少許多在投資路程的冤枉路。
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